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糖尿病性视网膜病变-手动筛查与算法 最近几个月我一直在参加。 有关快速介绍，请参见 。 根据糖尿病患者的眼睛图像，我们必须找到一种算法来对疾病的级别进行分级。 随着比赛的进行，我越来越相信自动筛选确实很有帮助。 计分系统是 。有趣的是，有几支得分为85或更高的球队。 根据有关Kappa的文献，85表示我们的算法非常好。 。 现在我们来讨论主要问题。 该算法必须匹配医生提供的标签。..但是，医生会犯错误..结果是，有时算法在进行正确的预测时有时会“缩编”。 这就是为什么我不愿将放在网上的原因。 这样做的想法是让人们对算法的预测和决策者给出的标签发表评论。 总而言之，我们可能会对自动筛选的实际使用有更好的了解。 也许github对此并不理想。 如果您有更好的平台，请随时拨叉，以获得更好的体验！ 行：医生给的标签列：按算法预测的标签 Pred 0 Pred 1 Pred 2 Pre

糖尿病视网膜病变竞赛的解决方案 这是Kaggle的竞赛，您的任务是将每个人的眼部检查分类为5种不同程度的糖尿病导致的疾病。 这是我用来处理原始图像的代码的存储库，即卷积神经网络模型（使用keras构建）。 它主要基于论坛中提供的一个基准。 执行以下步骤： 仅使用普通图像处理到256X256，未使用其他方式调整颜色等。 通过增加1、2、3和4类来平衡不同类的图片。 使用过的VGG风格架构，使用开普勒K20c GPU，以10个时期进行训练，批量大小为32。 它运行约2天。 由于输出是有序的（疾病的阶段），因此不作为分类问题运行，而是作为回归问题运行。 将原始输出转换为疾病阶段标签。 天真的，我们可以转换到接近阶段。 但是，根据原始数据集的比例对原始分数进行排名会产生更好的Kappa分数。 最后，该模型在私有数据集上得出的Kappa为0.38，由于辍学，该结果在公共得分上接近0.3

单糖 用Python实现的Type-1糖尿病模拟器，用于强化学习 该模拟器是FDA批准的的python实现，仅用于研究目的。 该模拟器包括30名虚拟患者，10名青少年，10名成人，10名儿童。 引用方式：谢金玉。 Simglucose v0.2.1（2018）[在线]。 可用： : 。 访问日期：年月日。 注意：simglucose仅支持python3。 动画片 CVGA绘图 BG跟踪图 风险指数统计 主要特点 仿真环境遵循和 API。 它在每个步骤都返回观察，奖励，完成，信息，这意味着模拟器已“加强学习”。 支持定制的奖励功能。 奖励功能是最近一小时血糖测量值的功能。 默认情况下，每个步骤的回报是risk[t-1] - risk[t] 。 risk[t]是定义的时间t的风险指数。 支持并行计算。 该模拟器使用并行模拟多位患者（您可以通过设置parallel=False来自

IPHIE-2018决策树 阿姆斯特丹IPHIE大师班2018的学生项目。 在R中使用决策树和随机森林分析数据集 糖尿病数据集-1999-2008年间美国130所糖尿病医院的数据集-https: 在Python中根据论文清理数据集-https:

糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等​​），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib

使用Weka软件开展医疗领域的应用研究，为相关研究人员提供参考

糖尿病风险预测

近几十年来，人们生活水平显著提高，但是健康意识依旧薄弱，不良的生活习惯和饮食习惯导致糖尿病发病人数急剧增加，由糖尿病导致的各种并发症严重威胁了人们的健康.由于糖尿病具有知晓率低的特点，很多糖尿病患者未能及时发现病症，导致出现并发症.本文通过分析糖尿病的特点，针对医疗数据样本量小、容易缺失的特点，选择IV值分析进行特征选择、使用一种新型的Boosting算法CatBoost进行糖尿病患者预测，取得了显著的预测效果.

糖化血红蛋白（HbA1c）已被越来越多地接受为糖尿病监测的金标准。在这项研究中，拉曼光谱法被暂时用于人类血红蛋白（Hb）生化分析，旨在为糖尿病监测开发一种简单的血液测试。在确诊为糖尿病的患者和健康志愿者（n = 37）的患者（n = 39）的血红蛋白样本上进行拉曼光谱测量。对测量的拉曼谱带进行了初步分配，以比较这两组之间的差异。同时，将主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）相结合，开发出有效的诊断算法，用于对正常对照和糖尿病患者进行分类。结果，这两组的光谱特征显示出两个不同的簇，其敏感性和特异性分别为92.3％和73％。然后通过接收器工作特性曲线确定了基于PCA-LDA技术的诊断算法的有效性。 ROC曲线下的面积为0.92，表明诊断结果良好。总之，我们的初步结果表明，提出拉曼光谱法可以为糖尿病的非侵入性检测提供巨大的潜力。